SENTIMENT LEXEMES PROCESSING IN SONG DISCOURSE (EXPERIMENT IN LINGUISTIC EXPERTISE)
https://doi.org/10.18384/2224-0209-2021-1-1056
Abstract
Aim. The purpose of the research is to prove the hypothesis about the possibility of applying sentiment analysis results to linguistic expertise. Methodology. A corpus of song texts of the “Eurovision Song Contest” was collected, sentiment lexical units were automatically extracted from it and the overall sentiment of the composition was calculated. Sentiment scores were assessed using basic statistical criterion. The collected results were analyzed from the point of view of their applicability for linguistic expertise. Results. The analysis of the extracted lexemes and the analysis of the texts of the compositions showed the advantages of sentiment units extraction before the linguistic expertise of the text. Research implications. The article formulates suggestions for dealing with the difficulties that arise in the course of song texts sentiment analysis.
About the Authors
D. A. Knyazkov
Moscow Region State University
Russian Federation
Russian Federation
T. A. Semina
Moscow Region State University
Russian Federation
Russian Federation
References
1. Баранов А. Н. Лингвистическая экспертиза текста: теоретические основания и практика. 5-е изд. М.: Флинта: Наука, 2018. 591 с.
2. Валуйцева И. И., Князьков Д. А. Фонетические способы оформления текста как приёмы речевого воздействия песенного дискурса (на примере композиций конкурса Евровидение XXI века) // Вопросы прикладной лингвистики, 2020. № 1 (37). С. 29-53.
3. Карасик В. И. Коммуникативная тональность // Актуальные проблемы филологии и педагогической лингвистики, 2008. №. 10. С. 99-109.
4. Князьков Д. А. Имплицитная информация песенного текста (на примере композиции “Non mi avete fatto niente”) // Вестник Московского государственного областного университета (электронный журнал), 2019. № 4. URL: www.evestnik-mgou.ru.
5. Потапчук М. А. Песенный дискурс как коммуникативный процесс // Вестник Челябинского государственного университета, 2013. № 2 (293). Вып. 74. С. 140-143.
6. Самохин И. С. Слова-сигналы различных видов эмоциональной модальности в дискурсе поп-музыки 1970-х гг. (на материале англо- и русскоязычных песенных текстов): дис. … канд. филол. наук. М., 2010. 232 с.
7. Семина Т. А. Анализ выражения мнения в письменном политическом медиадискурсе // Вестник Московского государственного областного университета (электронный журнал), 2020. № 3. URL: www.evestnik-mgou.ru.
8. Семина Т. А. Анализ тональности текста: современные подходы и существующие проблемы // Социальные и гуманитарные науки. Отечественная и зарубежная литература. Серия 6: Языкознание. Реферативный журнал. М.: Институт научной информации по общественным наукам РАН, 2020. С. 47-63.
9. Чернышова Т. В. Возможности лингвистической экспертизы в аспекте анализа дискурса (из опыта работы Ассоциации лингвистов-экспертов и преподавателей «Лексис») // Коммуникация в социально-гуманитарном знании, экономике, образовании. Организационная коммуникация - 2016: материалы Международной научно-практической конференции, Минск, 7-9 апреля 2016 г. / отв. ред. О. В. Терещенко. Минск: Издательский центр БГУ, 2016. С. 289-292.
10. Шевченко О. В. Тематическое своеобразие песенных текстов как способ реализации функции жанров песенного дискурса // Известия РГПУ имени А. И. Герцена, 2009. № 115. С. 242-248.
11. Юкина Е. Ю. Семантико-стилистические особенности текстов английских и русских песен периода Второй мировой войны // Вестник Московского государственного областного университета (электронный журнал), 2019. № 2. URL: www.evestnik-mgou.ru
12. Bjцrnberg A. Made in Sweden: Studies in Popular Music. 1st edition. Abingdon: Routledge, 2016. 266 p. (Routledge Global Popular Music Series).
13. Bohlman V. P. Eurovision Song // Bloomsbury Encyclopedia of Popular Music of the World, Volume XI: Genres: Europe. Bloomsbury Academic, 2017. P. 239-241.
14. Deng L., Choi Y., Wiebe J. Benefactive / malefactive event and writer attitude annotation // Proceedings of the 51 st Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (Volume 2: Short Papers), Sofia: Association of Computational Linguistics, 2013. P. 120-125.
15. Gatti L., Guerini M., Turchi M. SentiWords: Deriving a high precision and high coverage lexicon for sentiment analysis. // IEEE Transactions on Affective Computing, 2016. P. 409-421.
16. Pang B., Lee L. Opinion mining and sentiment analysis // Foundations and Trends in Information Retrieval, 2008. Т. 2. №. 1-2. P. 1-135.
17. Tragaki D. Empire of Song: Europe and Nation in the Eurovision Song Contest (Europea: Ethnomusicologies and Modernities Book 15). Lanham, Toronto, Plymouth, Scarecrow Press, 2013. 336 p.
18. Wiebe J., Wilson T., Cardie C. Annotating expressions of opinions and emotions in language // Language Resources and Evaluation. 2005. Volume 39. № 2-3. Р. 165-210.
Review
Views:
299
Email this article 